XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弧炉
路易斯安那州新奥尔良的数字高程模型
1.简介 2010 年 4 月，美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 下属的国家地球物理数据中心 (NGDC) 开发了路易斯安那州新奥尔良的三个水深地形数字高程模型 (DEM)（图1）。这些 DEM 是根据 2009 年美国复苏与再投资法案 (ARRA) 1 为 NOAA 海岸调查发展实验室 (CSDL) 开发的，旨在评估 Vertical.Datum 的实用性。转换工具 ( VDatum ) 由 NOAA 海岸调查办公室 (OCS)、国家大地测量局 (NGS) 和业务海洋产品和服务中心 (CO-OPS) 联合开发 ( http://vdatum.noaa.gov/ )。参考 1988 年北美垂直基准 (NAVD 88) 的 1/3 弧秒 2 DEM 经过精心开发和评估。从 VDatum 派生的 NAVD 88 到平均高水位 (MHW) 1/3 弧秒转换网格。然后创建项目区域以模拟新奥尔良地区的 NAVD 88 和 MHW 之间的关系。NGDC 将 NAVD 88 DEM 和转换网格结合起来开发了 1/3 弧秒 MHW DEM。使用相同的过程生成平均低低水位 (MLLW) 1/3 弧秒转换网格。NAVD 88 DEM 是根据该地区的各种数字数据集生成的（网格边界和来源如图 1、5 和 10 所示），这些 DEM 将用于风暴潮淹没和海平面上升建模。本报告总结了开发三个新奥尔良 DEM 所使用的数据源和方法。
爱丁堡 / 苏格兰 垃圾发电厂
| 环保过程卡车将爱丁堡和中洛锡安郡的城市垃圾运送到工厂，并在封闭的交货大厅将其卸载到垃圾仓中。通过现场机械预处理设备，对垃圾进行预处理，并分拣出金属（黑色金属和有色金属）以供回收利用。不可回收的残渣被送回垃圾仓并与运送来的 RDF（垃圾衍生燃料）混合。为确保垃圾的均匀混合比以获得最佳燃烧效果，全自动、半自动或手动操作的起重机系统将垃圾混合并运送到进料斗。可调节的配料系统确保均匀进料 HZI 炉排，这是燃烧过程的实际核心。炉排的液压驱动炉排块排，加上自我调节的一次空气供应，确保垃圾完美燃尽，而无需额外的可燃物。
BaGuaLu：以超过 3700 万个核心为目标的大脑规模预训练模型
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
![arXiv:2502.02354v1 [cs.LO] 2025 年 2 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d48731e0c9bcee63d92c7a739fb8e6e1c3cedf18.webp)
arXiv:2502.02354v1 [cs.LO] 2025 年 2 月 4 日
b 互斥，可以按任何顺序执行，但不能并发；在右侧，a 和 b 之间存在真正的并发，用 HDA 语义的实心方块表示。在交错语义中，两个网之间没有区别，两者都产生左侧的转换系统。van Glabbeek 在 [31] 中首次探讨了 Petri 网和 HDA 之间的关系，其中 HDA 被定义为带标签的前立方体集，其单元是不同维度的超立方体。最近，[13] 为 HDA 引入了一种基于事件的设置，将其单元定义为带标签事件的全序集。该框架导致了 HDA 理论的许多新发展 [4,5,14,16]，因此我们在这里着手将 van Glabbeek 的翻译更新为这种基于事件的设置。Petri 网是一个强大的模型，可以表示无限系统，同时保留可达性 [25] 和可覆盖性 [23] 的可判定性。尽管 Petri 网具有表达能力，但它缺少一些表示程序执行所必需的特性。在 [17] 中，作者引入了抑制弧，当通过抑制弧连接到 t 的位置不为空时，它可以防止转换 t 触发。显然，这种构造允许实现零测试，这使得带有抑制弧的 Petri 网具有图灵能力。我们研究了带有抑制弧的 Petri 网的并发语义，表明 [21] 的后验语义再次产生了 HDA。然而，对于更自由的先验语义（再次参见 [21]），我们需要引入部分 HDA，其中一些单元可能缺失，模仿现在禁止某些并发执行序列化的事实。我们进一步将我们的工作扩展到 [11] 的广义自修改网，将它们的并发语义定义为 ST 自动机，而 ST 自动机本身又概括了部分 HDA。我们开发了一个原型工具，它实现了从 Petri 网到 HDA 的转换以及从 PNI 到部分 HDA 的转换。4 我们的实现能够以模块化方式处理标准、加权和抑制弧。本文的结构如下。我们在第 2 和第 3 节开始回顾 HDA 和 Petri 网，重点介绍它们的并发语义，这种语义允许多个转换同时触发。以下各节介绍了我们的适当贡献。在第 4 节中，我们介绍了基于 [31] 的从 Petri 网到 HDA 的转换。为了克服这样构建的 HDA 的对称性，第 5 节引入了事件顺序，避免了构造中的阶乘爆炸。我们还给出了几个例子来说明 HDA 语义中的细节。然后，我们在第 6 节中考虑了具有抑制弧的 Petri 网（后验和先验语义），在第 7 节中考虑了广义自修改网。第 8 节介绍了我们的实现。
10-19-full_190321_154235.pdf - 尼克尔斯沃斯
ATHOL HUGE ESTATE/庭院拍卖，周五至周六，10 月 19 日至 20 日，上午 9 点至下午 5 点，27340 Silver Meadows Loop。从 95 号高速公路走 Silverwood 出口，左转进入 Bruner，右转进入 Clagstone，右转进入 Silver Meadows Lp。大量古董工具、技工、电动和铁匠工具、一些旧铁砧、锻炉、钳子、锤子、台钳（几种尺寸）、斧头、锤子、链条、千斤顶、各种尺寸的旧铸铁煎锅、荷兰烤炉、扒炉、旧木屋大肚炉、旧厨具、煤油灯、玻璃器皿、果酱罐、人造珠宝、霓虹啤酒标志、二战物品、纳斯卡收藏品、旧袖珍猎刀和厨房刀具、旧雪鞋、古董销售员样品大肚炉、6' 雕刻的印第安、西部装饰、旧马车轮子、庭院艺术品、大量牛仔靴、帽子、带扣、工作靴（White's、Danner）、冬季夹克、大量钓鱼竿和卷轴、7' 马林鱼架、驼鹿、麋鹿和鹿角、大旧熊陷阱、其他陷阱、野营装备等等